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https://github.com/charlesXu86/Chatbot_CN

基于金融-司法领域(兼有闲聊性质)的聊天机器人，其中的主要模块有信息抽取、NLU、NLG、知识图谱等，并且利用Django整合了前端展示,目前已经封装了nlp和kg的restful接口
https://github.com/charlesXu86/Chatbot_CN

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基于金融-司法领域(兼有闲聊性质)的聊天机器人，其中的主要模块有信息抽取、NLU、NLG、知识图谱等，并且利用Django整合了前端展示,目前已经封装了nlp和kg的restful接口

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README 

        
Chatbot_CN



基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人





  

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  项目说明 •

  项目结构 •

  项目演示 •

  各模块详细介绍 •

  使用说明 •

  Update News •

  FAQ •

  参考 •

  Blog

  






    




Made by Xu • :globe_with_meridians: https://www.chatbotcn.com




项目说明



    **Chatbot_CN** 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。

同时，**Chatbot_CN** 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策，智能调度，智能预测，智能推荐等



    目前**Chatbot_CN** 已经拆分成了13个子项目，涵盖了对话数据收集处理、基本算法模型、对话引擎、对话质量评估，第三方平台快速接入、数据回流、模型优化等等。主要可以分为：



    1、数据层：对话业务数据，开源多轮对话数据等

    

    2、算法层：句法分析、细粒度情感分析、实体抽取、query纠错等

                                                

    3、能力层：自然语言理解、对话管理、对话策略、策略优化、对话工厂

    

    4、应用层：网页端、钉钉群机器人、微信公众号、第三方平台（如拼夕夕）等

    

    5、硬件接入：可接入作为智能语音助手，目前已经加入语音助手模块，可接入树莓派、单片机等硬件

    

项目的大致流程如下图：





    




注：

    

    1、图中的虚线部分为文本机器人部分

    

    2、具体的项目结构请参考项目结构和各模块详细说明。

    

    3、Chatbot_CN 系列项目还存在不少细节问题，正在慢慢完善中。



项目思维导图





    




项目结构



#### 1. **Chatbot_CN**整体架构





    




#### 2. 各子模块介绍



当你熟悉了项目的整体架构后，你还需要对其各个子模块进行详细的了解，这样你才能对机器人的机制有一个深刻的理解



Chatbot_CN总体项目介绍，包含文档（这里不包含代码）

chatbot_kg知识图谱模块、关系网络、实体连接、知识推理等

Chatbot_S2S训练端到端的对话模型，目前这个模块只为了项目的完整，作用不大，不过这个是一个研究方向

chatbot_utils机器人的基本算法组件，比如query纠错、实体识别等，他是机器人的基础

Chatbot_RASA机器人的核心对话引擎，基于RASA开源框架

Chatbot_DocNLP和对话系统的一些文献、收集的文章等等

Chatbot_Data机器人的一些语料收集

Chatbot_Crawler爬虫

chatbot_retrieval基于检索的对话模型，他在机器人无法处理用户意图时发挥重要作用

Chatbot_Evaluate对话质量评估、评价、对话诊断、数据回流模块，对话模型优化

Chatbot_Help一个将机器人接入第三方平台的工具、如钉钉群、微信公众号等，可快速实现工程化

Chatbot_Recommendation对话系统与推荐系统结合，目前正在规划中、暂未开始

Chatbot_Web机器人的简单pc端页面交互，可以实现快速体验机器人效果

Chatbot_Voice聊天机器人的语音交互模块

Chatbot_Analytics聊天机器人的数据分析模块



如果想了解更多详细的细节说明，请参考以下网站(详细文档)：



www.chatbotcn.top



项目演示





    






    






    




各模块介绍



##### **1、chatbot_utils**



    该模块为基本算法组件，同时也提供了restful API接口，其中包括的功能有：



    1、文本纠错，可以纠正用户query的错别字等，同时还可以纠正部分由于ASR和OCR识别出的错误，用到的主要技术为：字音字形特征提取、微调bert mlm

    

    2、实体识别，可以识别出用户query中提及的实体信息，如：人名、机构名、快递公司、时间、地址等等

    

    3、句法分析，基于转移的句法分析

    

    4、指代消解。

    

    5、其他功能后续继续更新

    



##### **2、chatbot_retrieval**



    检索式单论对话问答（FAQ），主要用到的技术为词权重、倒排索引、bert finetune。实现原理为Q-Q相似度匹配。该模块主要可以解决两类问题：



    1、FAQ

    

    2、在多轮对话过程中，意图未匹配情况下检索出最佳答案

    



##### **3、Chatbot_Skills**



    任务型多轮对话的技能管理模块，当我们的机器人"学习"到了多种技能的时候，在对话的过程中可能会出现技能的交叉，即在任务A还没完成的时候跳转到任务B。



**Chatbot_Skills**旨在完成多种任务的平滑切换和机器人的技能初始化配置。



##### **4、Chatbot_Recommendation**



    将推荐系统和任务型对话结合



使用说明



#### Start



在启动服务之前，你需要比较熟悉整个项目的架构，项目的各模块依赖关系如下图：





    




Update News



    *  2019.10    添加 Chatbot_RASA 子项目

    *  2019.10    添加 Chatbot_NLU 子项目

    *  2019.10    添加 Chatbot_DM 子项目

    *  2019.11    添加 Chatbot_Retrieval 子项目

    *  2019.12    添加 Chatbot_Utils 子项目

    *  2019.12    添加 Chatbot_Help 子项目

    *  2020.1     移除项目里的Chatbot_Web模块，添加 Chatbot_Web 子项目，从2020.1.20日开始， Chatbot_CN 不再做工程项目使用，只是该项目的说明

    *  2020.1     将机器人接入钉钉群，实现用户交互

    *  2020.3     添加对话技能管理模块

    *  2020.4     添加爬虫模块（基于scrapy框架）

    *  2020.5     添加语音助手模块 Chatbot_Voice

    *  2020.5     在对话模型中加入 【AutoDL + 模型压缩 + MLflow】技术

    *  2020.6     引入Botfront，此项目可以代替以前的Chatbot_Web项目，同时Botfront还可以对模型、意图等进行管理

    *  2020.6     开始制定对RASA整体进行二次开发（DeepChatbot），DeepChatbot在rasa的基础上引入更多内容，包括集成AutoDL、模型加速（教师-学生模型等）、

                  增加了机器人训练数据的读取方式、DST优化、更加丰富的接口等等  

    *  2020.7     增加了机器人分析模块

    *  2021.7     增加呼叫中心模块



FAQ



    1、目前这个工程比较完备了，但是很多细节需要完善，也正在积极开发维护，如果你有什么新的idea，欢迎联系我： 997562867



    2、如果你也是一个NLPER，或者对对话系统的开发感兴趣，欢迎加入群聊 聊天机器人开发实战，一起讨论技术： 群号： 718607564



    3、欢迎关注知乎专栏`聊天机器人开发实战`

    

    4、有不少人反应整个系统的代码不能启动、Chatbot_CN怎么没有代码，我还是希望读者可以把上述文档好好看一下，对整个机器人的运行流程有个整体的

    思路。

    

    5、目前正在做产品级重构

    



参考


    

    1、RASA demo

    2、bert as service

    3、Botfront

    4、RasaTalk

    5、Dashbot